در این دوره، ما تمام تکنیک های اصلی مورد نیاز برای استفاده موثر از H2O را یاد خواهیم گرفت. حتی اگر هیچ تجربه قبلی از یادگیری ماشین نداشته باشید، حتی اگر ریاضی شما ضعیف باشد، در پایان این دوره می توانید مدل های یادگیری ماشینی را با استفاده از الگوریتم های مختلف بسازید. ما از مدل های خطی، جنگل تصادفی، GBM و البته یادگیری عمیق و همچنین برخی از الگوریتم های یادگیری بدون نظارت استفاده خواهیم کرد. همچنین می‌توانید مدل‌های خود را ارزیابی کنید و بهترین مدل را انتخاب کنید تا نه تنها با داده‌های خود، بلکه با سایر محدودیت‌های تجاری که ممکن است تحت آن قرار داشته باشید، مطابقت داشته باشد.

این دوره شما را با مهارت‌های مقیاس‌بندی وظایف علم داده و یادگیری ماشین (ML) در مجموعه‌های کلان داده با استفاده از اسپارک آپاچی توانمند می‌سازد. بیشتر کارهای یادگیری ماشین در دنیای واقعی شامل مجموعه داده های بسیار بزرگی است که فراتر از محدودیت های CPU، حافظه و ذخیره سازی یک کامپیوتر است. Apache Spark یک چارچوب متن باز است که از محاسبات خوشه ای و ذخیره سازی توزیع شده برای پردازش مجموعه داده های بسیار بزرگ به شیوه ای کارآمد و مقرون به صرفه استفاده می کند. بنابراین دانش کاربردی کار با Apache Spark یک دارایی عالی و تمایز بالقوه برای یک مهندس یادگیری ماشین است. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود: - درک عملی Apache Spark را به دست آورید و از آن برای حل مشکلات یادگیری ماشینی که شامل داده های کوچک و بزرگ هستند استفاده کنید. - درک نحوه نوشتن کد موازی که قادر به اجرا بر روی هزاران CPU است. - از خوشه های محاسباتی در مقیاس بزرگ برای اعمال الگوریتم های یادگیری ماشین بر روی پتابایت داده با استفاده از Apache SparkML Pipelines استفاده کنید. - حذف خطاهای خارج از حافظه ایجاد شده توسط چارچوب های یادگیری ماشین سنتی، زمانی که داده ها در حافظه اصلی رایانه جا نمی شوند. - هزاران مدل مختلف ML را به صورت موازی آزمایش کنید تا بهترین عملکرد را پیدا کنید - تکنیکی که توسط بسیاری از کاگلرهای موفق استفاده می شود. - (اختیاری) دستورات SQL را با استفاده از Apache SparkSQL و Apache Spark DataFrame API روی مجموعه داده های بسیار بزرگ اجرا کنید. برای یادگیری تکنیک های یادگیری ماشینی برای کار با Big Data که توسط شرکت هایی مانند Alibaba، Apple، Amazon، Baidu، eBay، IBM، NASA، Samsung، SAP، TripAdvisor، Yahoo!، Zalando و بسیاری دیگر با موفقیت به کار گرفته شده اند، اکنون ثبت نام کنید. توجه: در طول دوره بدون پرداخت هزینه در کلاستر Apache Spark که توسط IBM ارائه شده است، کارهای یادگیری ماشین را بصورت دستی تمرین خواهید کرد و پس از آن می توانید به استفاده از آن ادامه دهید. پیش نیازها: - برنامه نویسی پایه پایتون - یادگیری ماشین اولیه (فیلم های معرفی اختیاری در این دوره نیز ارائه شده است) - مهارت های اولیه SQL برای محتوای اختیاری دوره های زیر قبل از شرکت در این کلاس توصیه می شود (مگر اینکه قبلاً مهارت داشته باشید) https://www.coursera.org/learn/python-for-applied-data-science یا مشابه https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python یا مشابه https://www.coursera.org/learn/sql-data-science برای سخنرانی های اختیاری

مطالعات موردی: یافتن اسناد مشابه یک خواننده به یک مقاله خبری خاص علاقه دارد و شما می خواهید مقالات مشابهی را برای توصیه پیدا کنید. تصور درست از شباهت چیست؟ علاوه بر این، اگر میلیون ها سند دیگر وجود داشته باشد چه؟ هر بار که می‌خواهید یک سند جدید را بازیابی کنید، آیا باید در میان سایر اسناد جستجو کنید؟ چگونه اسناد مشابه را با هم گروه بندی می کنید؟ چگونه موضوعات جدید و نوظهوری را که اسناد پوشش می دهند کشف می کنید؟ در این مطالعه موردی سوم، با یافتن اسناد مشابه، الگوریتم های مبتنی بر شباهت را برای بازیابی بررسی خواهید کرد. در این دوره، شما همچنین نمایش های ساختار یافته برای توصیف اسناد موجود در مجموعه، از جمله خوشه بندی و مدل های عضویت ترکیبی، مانند تخصیص دیریکله پنهان (LDA) را بررسی خواهید کرد. شما برای یادگیری خوشه‌بندی اسناد، حداکثرسازی انتظارات (EM) را پیاده‌سازی خواهید کرد و نحوه مقیاس‌بندی روش‌ها را با استفاده از MapReduce مشاهده خواهید کرد. نتایج یادگیری: در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: ایجاد یک سیستم بازیابی اسناد با استفاده از k-نزدیکترین همسایه. -شناسایی معیارهای شباهت مختلف برای داده های متنی. -کاهش محاسبات در جستجوی k-نزدیکترین همسایه با استفاده از درختان KD. با استفاده از هش کردن حساس به محلی، نزدیکترین همسایگان را تقریبی تولید کنید. -مقایسه و مقایسه وظایف یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت. -دسته بندی اسناد بر اساس موضوع با استفاده از k-means. - نحوه موازی کردن k-means را با استفاده از MapReduce توضیح دهید. -رویکردهای خوشه‌بندی احتمالی را با استفاده از مدل‌های مخلوط بررسی کنید. - برازش مخلوطی از مدل گاوسی با استفاده از حداکثرسازی انتظار (EM). -انجام مدل‌سازی عضویت مختلط با استفاده از تخصیص دیریکله نهفته (LDA). -مراحل نمونه‌بردار گیبس و نحوه استفاده از خروجی آن برای استنتاج را شرح دهید. -تکنیک های اولیه سازی را برای اهداف بهینه سازی غیر محدب مقایسه و کنتراست کنید. -این تکنیک ها را در پایتون پیاده سازی کنید.

مطالعات موردی: تحلیل احساسات و پیش‌بینی پیش‌فرض وام در مطالعه موردی ما در مورد تجزیه و تحلیل احساسات، شما مدل هایی ایجاد خواهید کرد که یک کلاس (احساس مثبت/منفی) را از ویژگی های ورودی (متن نظرات، اطلاعات نمایه کاربر،...) پیش بینی می کنند. در مطالعه موردی دوم ما برای این دوره، پیش‌بینی پیش‌فرض وام، به داده‌های مالی می‌پردازید و پیش‌بینی می‌کنید که چه زمانی وام برای بانک خطرناک یا بی‌خطر است. این وظایف نمونه‌هایی از طبقه‌بندی، یکی از پرکاربردترین حوزه‌های یادگیری ماشینی، با طیف وسیعی از کاربردها، از جمله هدف‌گیری تبلیغات، تشخیص هرزنامه، تشخیص پزشکی و طبقه‌بندی تصویر هستند. در این دوره، طبقه‌بندی‌کننده‌هایی ایجاد می‌کنید که عملکردی پیشرفته را در کارهای مختلف ارائه می‌دهند. شما با موفق ترین تکنیک ها آشنا خواهید شد که بیشترین کاربرد را در عمل دارند، از جمله رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم و تقویت. علاوه بر این، می‌توانید الگوریتم‌های زیربنایی را طراحی و پیاده‌سازی کنید که می‌توانند این مدل‌ها را در مقیاس با استفاده از گرادیان صعودی تصادفی یاد بگیرند. شما این تکنیک را در کارهای یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ در دنیای واقعی پیاده سازی خواهید کرد. شما همچنین به وظایف مهمی که در کاربردهای دنیای واقعی ML با آنها مواجه خواهید بود، از جمله رسیدگی به داده های از دست رفته و اندازه گیری دقت و یادآوری برای ارزیابی یک طبقه بندی کننده، رسیدگی خواهید کرد. این دوره آموزشی عملی، پر عمل و پر از تجسم ها و تصاویری از نحوه رفتار این تکنیک ها در داده های واقعی است. ما همچنین محتوای اختیاری را در هر ماژول گنجانده‌ایم که موضوعات پیشرفته‌ای را برای کسانی که می‌خواهند حتی عمیق‌تر شوند را پوشش می‌دهد! اهداف آموزشی: در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: - ورودی و خروجی یک مدل طبقه بندی را شرح دهید. -مسائل طبقه بندی باینری و چند کلاسه را برطرف کنید. -اجرای مدل رگرسیون لجستیک برای طبقه بندی در مقیاس بزرگ. یک مدل غیر خطی با استفاده از درخت های تصمیم ایجاد کنید. -با استفاده از تقویت عملکرد هر مدلی را بهبود بخشید. روش های خود را با صعود شیب تصادفی مقیاس کنید. -مرزهای تصمیم گیری اساسی را شرح دهید. - ساخت یک مدل طبقه بندی برای پیش بینی احساسات در مجموعه داده بررسی محصول. تجزیه و تحلیل داده های مالی برای پیش بینی عدم پرداخت وام. استفاده از تکنیک ها برای مدیریت داده های از دست رفته. مدل های خود را با استفاده از معیارهای فراخوان دقیق ارزیابی کنید. -این تکنیک ها را در پایتون (یا به زبان انتخابی خود، هرچند پایتون به شدت توصیه می شود) پیاده سازی کنید.

این دوره به شما مقدمه ای جامع برای تئوری و عمل یادگیری ماشین می دهد. شما یاد خواهید گرفت که از پایتون در کنار کتابخانه ها و ابزارهای استاندارد صنعتی، از جمله Pandas، Scikit-learn و Tensorflow برای جذب، کاوش، و آماده سازی داده ها برای مدل سازی و سپس آموزش و ارزیابی مدل ها با استفاده از طیف گسترده ای از تکنیک ها استفاده کنید. این تکنیک ها شامل رگرسیون خطی با حداقل مربعات معمولی، رگرسیون لجستیک، ماشین های بردار پشتیبان، درختان تصمیم گیری و مجموعه ها، خوشه بندی، تحلیل مولفه های اصلی، مدل های مارکوف پنهان و یادگیری عمیق است. یکی از ویژگی‌های کلیدی این دوره این است که شما نه تنها یاد می‌گیرید که چگونه این تکنیک‌ها را به کار ببرید، بلکه پایه‌های مفهومی زیربنای آنها را نیز یاد می‌گیرید تا درک کنید که چگونه کار می‌کنند، چرا کاری را انجام می‌دهید، و نتایج شما به چه معناست. این دوره همچنین دارای مجموعه داده های دنیای واقعی است که عمدتاً از قلمرو سیاست عمومی استخراج شده است. این بر اساس یک دوره مقدماتی یادگیری ماشین ارائه شده به دانشجویان فارغ التحصیل در دانشگاه شیکاگو است و به عنوان پایه ای قوی برای مطالعه عمیق تر و تخصصی تر عمل می کند.

تا به حال قطعاً در مورد علم داده و کلان داده شنیده اید. در این کلاس یک هفته‌ای، دوره‌ای را ارائه می‌کنیم که این اصطلاحات به چه معنا هستند و چگونه در سازمان‌های موفق نقش دارند. این کلاس برای هرکسی است که می‌خواهد بداند همه اقدامات علم داده درباره چیست، از جمله کسانی که در نهایت نیاز به مدیریت دانشمندان داده دارند. هدف این است که شما را در سریع ترین زمان ممکن در علم داده ها و بدون هیچ مشکلی به سرعت بالا ببرید. ما این دوره را طوری طراحی کرده‌ایم که تا حد امکان راحت باشد بدون اینکه هیچ یک از موارد ضروری را از بین ببریم. این یک دوره متمرکز طراحی شده است تا به سرعت شما را در زمینه علم داده به سرعت بشناساند. هدف ما این بود که این کار را تا حد امکان برای شما راحت کنیم بدون اینکه هیچ محتوای ضروری را قربانی کنیم. ما اطلاعات فنی را کنار گذاشته ایم تا بتوانید روی مدیریت تیم خود و پیشبرد آن تمرکز کنید. پس از اتمام این دوره خواهید دانست. 1. چگونه می توان نقش علم داده در زمینه های مختلف را توصیف کرد 2. چگونه آمار، یادگیری ماشین و مهندسی نرم افزار در علم داده نقش دارند 3. نحوه توصیف ساختار یک پروژه علم داده 4. اصطلاحات و ابزارهای کلیدی مورد استفاده توسط دانشمندان داده را بشناسید 5. چگونه یک پروژه علمی داده موفق و ناموفق را شناسایی کنیم 3. نقش مدیر علم داده تصویر جلد دوره توسط r2hox. Creative Commons BY-SA: https://flic.kr/p/gdMuhT

ایجاد و رهبری یک سازمان مبتنی بر داده های اخلاقی، زمانی که با موفقیت انجام شود، یک تحول فرهنگی برای یک سازمان است. حرکت در یک تغییر فرهنگی نیازمند خرید رهبری، تامین منابع، آموزش و حمایت از طریق ایجاد هیئت‌ها، سیاست‌ها و حکومت است. فراتر از رهبری و سازمان، مشارکت دادن کارکنان از طریق انجمن ها و برنامه های تشویقی برای مشارکت مستمر ضروری است. درک قوی از سیاست‌های سازمانی اخلاقی، پایه و اساس نظارت مستمر برای حفظ فرهنگ اخلاقی را فراهم می‌کند. در این دوره پنجم از گواهینامه حرفه‌ای CertNexus Ethical Emerging Technologist (CEET)، فراگیران استراتژی‌هایی را برای رهبری یک ابتکار عمل اخلاقی، حمایت از اهمیت حیاتی آن و ترویج فرهنگ سازمانی اخلاقی توسعه خواهند داد. فراگیران یاد خواهند گرفت که چگونه خط مشی های سازمانی اخلاقی و کدهای اخلاقی را توسعه و اجرا کنند. آنها همچنین آماده ارزیابی اثربخشی سیاست ها با ذینفعان داخلی و خارجی خواهند بود. این دوره پنجمین دوره از پنج دوره با گواهینامه حرفه ای Certified Ethical Emerging Technologist (CEET) است. دوره های قبلی با عنوان ترویج استفاده اخلاقی از فناوری های داده محور، تبدیل چارچوب های اخلاقی به گام های عملی، شناسایی و کاهش خطرات اخلاقی، و ارتباط موثر در مورد چالش های اخلاقی در فناوری های داده محور است.

در این دوره نهایی، دانش خود را از دوره های 1، 2 و 3 برای پیاده سازی یک راه حل کامل RL برای یک مشکل گرد هم می آورید. این سنگ بنا به شما اجازه می دهد تا ببینید که چگونه هر جزء --- فرمول بندی مسئله، انتخاب الگوریتم، انتخاب پارامتر و طراحی نمایش --- در یک راه حل کامل با هم تطبیق می یابد و چگونه می توانید انتخاب های مناسب را هنگام استقرار RL در دنیای واقعی انجام دهید. این پروژه از شما می خواهد که هم محیط را برای تحریک مشکل خود پیاده سازی کنید و هم یک عامل کنترل با تقریب تابع شبکه عصبی. علاوه بر این، شما یک مطالعه علمی در مورد سیستم یادگیری خود انجام خواهید داد تا توانایی خود را برای ارزیابی استحکام عوامل RL توسعه دهید. برای استفاده از RL در دنیای واقعی، ضروری است که (الف) مسئله را به‌عنوان یک MDP به‌طور مناسب رسمی‌سازی کنید، (ب) الگوریتم‌های مناسب را انتخاب کنید، (ج) شناسایی کنید که چه انتخاب‌هایی در پیاده‌سازی شما تأثیرات زیادی بر عملکرد خواهند داشت و (د) اعتبارسنجی رفتار مورد انتظار الگوریتم های شما این سنگ بنا برای هر کسی که قصد دارد از RL برای حل مشکلات واقعی استفاده کند ارزشمند است. برای موفقیت در این دوره، باید دوره های 1، 2 و 3 این تخصص یا معادل آن را گذرانده باشید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: تکمیل یک راه حل RL برای یک مسئله، شروع از فرمول بندی مسئله، انتخاب الگوریتم مناسب و پیاده سازی و مطالعه تجربی تا اثربخشی راه حل.

یادگیری ماشینی فقط یک کار یا حتی یک گروه کوچک از وظایف نیست. این یک فرآیند کامل است، فرآیندی که تمرین‌کنندگان باید از ابتدا تا انتها آن را دنبال کنند. این فرآیند - که گردش کار نیز نامیده می شود - است که سازمان را قادر می سازد مفیدترین نتایج را از فناوری های یادگیری ماشین خود به دست آورد. مهم نیست محصول یا خدمات نهایی به چه شکلی باشد، استفاده از گردش کار کلید موفقیت راه حل هوش مصنوعی کسب و کار است. این دوره دوم در گواهینامه حرفه‌ای متخصص هوش مصنوعی (CAIP) هر مرحله از روند کار یادگیری ماشین را بررسی می‌کند، از فرمول‌بندی مشکل تا ارائه مدل و استقرار. گردش کار کلی در دوره قبلی معرفی شد، اما اکنون شما به بررسی عمیق‌تر هر یک از وظایف مهمی که گردش کار را تشکیل می‌دهند، می‌پردازید، از جمله دو مورد از عملی‌ترین کارها: تجزیه و تحلیل داده‌ها و آموزش مدل. همچنین با نحوه خودکارسازی وظایف یادگیری ماشینی آشنا خواهید شد و اطمینان حاصل می‌کنید که گردش کار می‌تواند در صورت لزوم تکرار شود، مانند بسیاری از فرآیندهای تجاری مهم. در نهایت، این دوره یک چارچوب عملی ارائه می‌کند که بر اساس آن مدل‌های یادگیری ماشینی بیشتری را در دوره‌های باقی‌مانده می‌سازید.